Inicio / Artículos académicos / An input relaxation model for evaluating congestion in fuzzy DEA

An input relaxation model for evaluating congestion in fuzzy DEA

Comparte este artículo en

Autoría

Año de publicación

2018

Palabras clave

Datos difusos, BCC, Congestión de datos

Título en español

Un modelo de relajación de entrada para evaluar la congestión en DEA borrosa

Descripción

Este artículo desarrolla un modelo de relajación de entrada BCC para identificar la congestión de entrada como una forma grave de ineficiencia de las unidades de toma de decisiones en el análisis envolvente de datos difusos. Se presenta el enfoque de posibilidad para obtener los modelos equivalentes a los modelos borrosos. Utilizamos un enfoque de modelo único para determinar la congestión de entrada en función del modelo de relajación de entrada BCC. Se da un ejemplo numérico para ilustrar el modelo propuesto e identificar la congestión con datos precisos e imprecisos. El modelo propuesto también se usa para determinar la congestión en 16 hospitales utilizando cuatro entradas difusas y dos salidas difusas con una función de pertenencia triangular simétrica. (Kheirollahi, H., Hessari, P., Vincent, C., & Chawshini, R., 2018)

Referencia

Kheirollahi, H., Hessari, P., Vincent, C., & Chawshini, R. (2018). An input relaxation model for evaluating congestion in fuzzy DEA. Croatian Operational Research Review, 8(2), 391-408. doi.org/10.17535/crorr.2017.0025 [Published: 2018]

Charles Vincent

Buscador